## EVALUASI DATA CURAH HUJAN SATELIT TRMM DAN GPM TERHADAP DATA CURAH HUJAN OBSERVASI DI KALIMANTAN TENGAH

## EVALUATION RAINFALL DATA OF TRMM AND GPM SATTELITES BASED ON OBSERVATION
RAINFALL DATA OVER CENTRAL KALIMANTAN
Dewi Kartika *1 , Nomeritae 2 , I Made Kamiana 3
1 Mahasiswa/ Program Studi Teknik Sipil/ Fakultas Teknik/ Universitas Palangka Raya
2,3 Dosen/ Program Studi Teknik Sipil/ Fakultas Teknik/ Universitas Palangka Raya *Korespondensi: ddewikartika@gmail.com

## ABSTRAK
Curah hujan merupakan komponen yang sangat diperlukan untuk analisis hidrologi. Namun, data curah hujan observasi memiliki permasalahan seperti data yang tidak lengkap dan tidak panjang.  Pengukuran curah hujan menggunakan satelit dengan resolusi yang tinggi dan cakupan area yang luas menyediakan alternatif potensial untuk berbagai analisis hidrologi. Tetapi pengukuran curah hujan berbasis satelit belum tentu akurat dikarenakan perbedaan  resolusi  terhadap  data  hujan  observasi  terutama  di  Provinsi  Kalimantan  Tengah.  Penelitian  ini bertujuan  mengetahui  keakuratan  data  hujan  satelit  berdasarkan  data  hujan  observasi  dan  mengevaluasinya. Evaluasi  dilakukan  dengan  mencari  hubungan  antara  kedua  data  hujan  dengan  menggunakan  model  regresi. Hasil penelitian menunjukan bahwa data hujan TRMM total grid (R 2 = 0.5233) memiliki kolerasi yang lebih tinggi terhadap data hujan observasi dibandingkan data hujan GPM (R 2 = 0.3909). Selanjutnya dilakukan analisis debit pada salah satu DAS di Kalimantan Tengah yakni DAS Kahayan dengan metode Hidrograf Satuan Sintesis (HSS)  Nakayasu  dengan  kala  ulang  tertentu  dengan inpu t  data  hujan  satelit  yang  memiliki  keakuratan  yang cukup baik berdasarkan hasil analisis. Perkiraan debitnya dengan kala ulang 2, 5, 10, 25 dan 50 tahun untuk data hujan TRMM sebelum koreksi secara berurutan adalah 1976.74 m 3 /detik, 2165.66 m 3 /detik, 2239.19 m 3 /detik, 2313.63  m 3 /detik  dan  2375.69  m 3 /detik,  dan  untuk  debit  setelah  koreksi  adalah  2549.35  m 3 /detik,  2670.59 m 3 /detik, 2736.42 m 3 /detik, 2801.37 m 3 /detik, 2854.82 m 3 /detik.
Kata Kunci: Data hujan observasi, data hujan satelit, debit rencana

## ABSTRACT
Rainfall is an indispensable component of hydrological analysis. However, the observational rainfall data has problems  such  as  incomplete  and  shorter  data.  Rainfall  measurements  using  high  resolution  and  wide  area coverage satellites provide a potential alternative for various hydrological analyses.  But the measurement of rainfall using satellites is not necessarily accurate due to the difference in resolution of the observational rainfall data, especially in Central Kalimantan Province. This study aims to determine the accuracy of satellite rainfall data based on observational rain data and evaluate it. Evaluation is done by looking for the relationship between the two-rainfall data using a regression model. The results showed that the TRMM total grid rainfall data (R 2 = 0.5233) had a higher correlation to the observational rainfall data compared to the GPM rainfall data (R 2 = 0.3909). Furthermore, a discharge analysis was carried out in one of the watersheds in Central Kalimantan, namely the Kahayan watershed using the Nakayasu Hydrograph Synthesis Unit method with a certain return period with satellite rainfall data input which has a fairly good accuracy based on the results of the analysis. The  estimated  discharge  with  return  periods  of  2,  5,  10,  25,  and  50  years  for  TRMM  rainfall  data  before

## MEDIA ILMIAH TEKNIK SIPIL
Volume 11 Nomor 1 Januari 2023 Hal. 28-39
correction are 1976.74m 3 /s, 2165.66 m 3 /s, 2239.19 m 3 /s, 2313.63 m 3 /s, 2375.69 m 3 /s respectively, and for the estimated discharge after correction are 2549.35 m 3 /s, 2670.59 m 3 /s, 2736.42 m 3 /s, 2801.37 m 3 /s, 2854.82 m 3 /s.
Keywords: Observation rainfall data, satellite rainfall data, discharge estimation

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Di  dalam  bidang  analisis  sumber  daya  air,  data hujan  merupakan  data  yang  sangat  penting  untuk berbagai  perhitungan  hidrologi.  Data  hujan biasanya  diperoleh  dari  stasiun  hujan  dengan menggunakan  alat  penakar  hujan.  Pada  analisis hidrologi misalnya analisis debit rencana dibutuhkan  data  hujan  harian  dengan  periode  data yang  cukup  panjang.  Namun  data  hujan  yang diperoleh dari stasiun hujan memiliki keterbatasan, seperti  data  yang  tidak  cukup  panjang  dan  tidak lengkap.
Karena  keterbatasan  itu  maka  data  hujan  dapat diperoleh dengan penginderaan jauh menggunakan citra satelit. Sehingga pengukuran curah hujan dapat dilakukan dari mana saja, hal ini juga memungkinkan  pengukuran  curah  hujan  pada wilayah  yang  sulit  dijangkau  tanpa  harus menggunakan alat konvesional.
Terdapat  beberapa  sumber  data  hujan  satelit,  di antaranya yaitu PERSIANN ( Precipitation Estimation  from  Remotely  Sensed  Information Using Neural Networks ), TRMM ( Tropical Rainfall Measuring  Mission ),  GPM  ( Global  Precipitation Measurement ),  dan  CMORPH  ( CPC  MORPHing Technique ). Data curah hujan observasi adalah data curah  hujan  yang  terjadi  langsung  di  permukaan bumi,  sedangkan  data  curah  hujan  satelit  secara tidak  langsung  mengukur  curah  hujan yang  terjadi di atmosfer karena itu penggunaan data curah hujan satelit  ini  perlu  dievaluasi.  Data  curah  hujan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  curah hujan satelit TRMM dan GPM.
Di Kalimantan Tengah keakuratan data hujan satelit jika  dibandingkan  terhadap  data  hujan  observasi masih belum diketahui, karena itu perlu dilakukannya  evaluasi  data  curah  hujan  satelit TRMM  dan  GPM  terhadap  data  curah  hujan observasi di Kalimantan Tengah.

## Tujuan Penelitian
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
1. Menganalisis keakuratan data hujan hasil ekstrak satelit  berdasarkan  data  hujan  dari  stasiun penakar hujan di Provinsi Kalimantan Tengah.
2. Menganalisis debit kala ulang dengan menggunakan  data  hujan  hasil  ekstrak  satelit sebelum dan setelah koreksi.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Hujan
Hujan  dihasilkan  oleh  penguapan  air  dari permukaan  bumi,  terutama  lautan,  yang  naik  ke atmosfer. Uap air naik di atmosfer dan mengembun, membentuk  awan  dan  hujan.  Bentuk  dan  jumlah hujan  sangat  dipengaruhi  oleh  faktor  klimatologi seperti  angin,  temperatur  dan  tekanan  atmosfer. Terdapat  dua  syarat  penting  agar  dapat  terjadinya hujan yaitu massa udara harus mengandung cukup air dan massa udara harus naik sedemikian sehingga menjadi dingin (Triatmodjo, 2008).

## Data Hujan Observasi
Data  hujan  observasi  diperoleh  dari  stasiun pengukur  curah  hujan  dengan  menggunakan  alat penakar  hujan.  Catatan  curah  hujan  dari  stasiun hujan  hanya  memuat  curah  hujan  pada  titik-titik tertentu. Karena curah hujan sangat bervariasi dari satu  tempat  ke  tempat  lain,  alat  pengukur  hujan untuk  area  yang  luas  tidak  dapat  mewakili  jumlah curah hujan di area tersebut. Jika ada beberapa alat pengukur atau perekam curah hujan di suatu daerah, nilai  curah  hujan  untuk  daerah  tersebut  dapat diturunkan dari nilai rata-rata (Ningsih, 2012).

## Data Hujan Satelit
Data  curah  hujan  satelit  adalah  data  curah  hujan yang diperoleh dengan mengukur curah hujan dari citra  satelit  meteorologi.  Pengukuran  curah  hujan dengan citra satelit memiliki keunggulan dalam hal cakupan spasial yang sangat luas, ketepatan waktu
dan  efisiensi  biaya.  Karena  itu  akan  sangat membantu jika citra satelit menyediakan informasi curah  hujan  dengan  cepat,  dengan  akurasi  yang memadai (Vernimmen, 2011).

## Data  Hujan  Satelit  TRMM  (Tropical  Rainfall Measuring Mission)
Satelit  TRMM  memiliki  lima  sensor  utama  yang dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  sifat  dan mekanisme  presipitasi  di  daerah  tropis.  Sensor- sensor  tersebut  adalah  PR  ( Precipitation  Radar ), TMI  ( TRMM  Microwave  Imager ),  VIRS  ( Visible Infrared Scanner ), LIS ( Lightning Imaging Sensor ) dan  CERES  ( Clouds  and  Earth’s  Radiant  Energy System ) (NASDA, 2001).
Data  curah  hujan  satelit  TRMM  tersedia  mulai  1 Januari  1998  hingga  31  Desember  2019.  Resolusi spasial TRMM adalah 0.25 ° x  0.25 ° dan resolusi temporalnya adalah 3 jam.
Data  Hujan  Satelit  GPM  (Global  Precipitation

## Measurement)
Satelit  GPM  merupakan  lanjutan  dari  satelit TRMM.  Satelit  GPM  sedikit  berbeda  dari  satelit TRMM,  satelit  GPM  data  mengamati  curah  hujan secara  global  sedangkan  satelit  TRMM  hanya mengamati  curah  hujan  pada  daerah  tropis  saja. Satelit  GPM  dapat  melakukan  pengukuran  curah hujan setiap 2–4 jam perhari (Huffman, et al., 2007).
Integrated  Multi-Satellite  Retrievals  for  GPM (IMERG)  adalah  bagian  dari  satelit  GPM  yang digunakan  untuk  mengukur  curah  hujan  di  daerah tropis  dan  subtropis.  IMERG  memiliki  resolusi spasial 0.1° x 0.1°, resolusi temporal 30 menit, dan cakupan dari 60°LU hingga 60°LS. (Samosir, et al., 2021).

## Analisis Hidrologi
Analisis  hidrologi  yang  dilakukan  pada  penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Uji konsistensi data hujan observasi menggunakan  metode Rescaled  Adjusted
Partial  Sums (RAPS)  dengan  persamaan sebagai berikut :
(1)
(2)
dengan k = 1, 2, …, n.
(3) (4)
Nilai statistik Q dan R :
Q = maks * * Sk untuk n k   0 (5)
R = maks * * Sk min * * Sk untuk n k   0 (6)
Keterangan :
𝑆𝑜 *  : simpangan awal
𝑆𝑘 *    : simpangan mutlak 𝑆𝑘 **  : nilai konsistensi data
n
: jumlah data
Dy    : simpangan rata-rata
Q : nilai statistik Q R : nilai statistik ( range )
2. Menentukan  hujan  wilayah  dari  data  hujan observasi  dengan  metode  Poligon  Thiessen dengan persamaan berikut :
(7)
Keterangan :
: hujan wilayah dari data hujan observasi (mm)
: hujan pada stasiun 1, 2, ..., n (mm)
: luas daerah yang mewakili stasiun 1, 2, ..., n (km 2 )
3. Menentukan  hujan  wilayah  dari  data  hujan satelit  TRMM  dan  GPM.  Dalam  perhitungan data  curah  hujan  satelit  ini  akan  ditentukan bobotnya  dari  perbandingan  luas  masing- masing grid satelit  dengan  luas  eksisting.
(Pratiwi,  et  al.,  2017).  Jadi,  curah  hujan wilayah  dari  data  curah  hujan  satelit  dapat dihitung dengan rumus berikut :
(8) Keterangan  :
: hujan rerata wilayah dari data hujan satelit (mm)
: hujan pada grid 1, 2, ..., n (mm)
: luas daerah pada grid 1, 2, ..., (km 2 )
4. Analisis  debit  rencana  pada  DAS  Kahayan menggunanakan data hujan satelit dengan nilai error terkecil. Metode yang digunakan adalah HSS  Nakayasu  dengan  persamaan  sebagai berikut :
(9) Keterangan : Q p : debit puncak banjir (m 3 /detik) A : luas daerah aliran sungai (km 2 ) R 0 : curah hujan satuan (mm)
t p
: tenggang waktu dari permulaan hujan sampai puncak hidrograf satuan (jam)
t 0.3 : waktu yang diperlukan oleh penurunan debit, dari debit puncak sampai debit menjadi 30% dari debit puncak hidrograf satuan (jam)

## Keakuratan Data Hujan Satelit
Keakuratan data hujan satelit dapat dilihat dari nilai parameter  stastistik Root  Mean  Square  Error (RMSE), Correlation Cofficient (CC) dan Relative Bias (BIAS)  (Xu,  et  al.,  2017).  Persamaan  yang digunakan adalah sebagai berikut:
(10)
(11)

## (12)
Keterangan : RMSE  : Root Mean Square Error
CC
: Correlation Cofficient
BIAS  : Relative Bias
si P : data curah hujan satelit ke-i (mm)
s P : rata-rata data curah hujan satelit (mm)
gi P : data curah hujan observasi di lapangan ke- i (mm)
g P : rata-rata data hujan observasi di lapangan
(mm)
n : jumlah data hujan satelit dan data hujan observasi di lapangan
Selanjutnya  data  hujan  akan  dikoreksi  dengan menggunakan  persamaan  regresi  dengan  nilai determinasi  (R 2 )  tertinggi.  Persamaan  regresi  yang digunakan  adalah  linear,  eksponensial,  logaritmik dan power .

## METODE
Penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif  yang berlokasi  di  wilayah  Kalimantan  Tengah.  Untuk perhitungan debitnya dilakukan pada daerah aliran sungai  (DAS)  Kahayan.  Data  penelitian  ini seluruhnya  adalah data  sekunder yang  berupa  data stasiun  hujan  (berupa  titik  koordinat  lokasi),  data curah  hujan  observasi  di  lapangan  dan  data  curah hujan satelit TRMM dan GPM yang diperoleh dari website
NASA https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni.
Data  curah  hujan  satelit  dan  data  curah  hujan observasi  harus  menggunakan  data  hujan  yang sejenis  yaitu  data  curah  hujan  wilayah  atau  data curah  hujan  satelit  yang  diekstrak  dari grid yang berada sama dengan lokasi stasiun hujan yang ada. Evaluasi  tidak  dapat  dilakukan  jika  kedua  data hujan  yang  akan  diuji  bukan  data  hujan  sejenis. Penelitian  ini  dilakukan  dengan  langkah-langkah sebagai berikut :
1. Mempersiapkan data hujan observasi dan data hujan  satelit  TRMM  dan  GPM  yang  telah diekstrak.
2. Menguji  konsistensi  data  hujan  disetiap stasiunnya dengan metode RAPS.
3. Mencari hujan wilayah hujan observasi.
4. Mencari hujan wilayah hujan satelit TRMM
5. dan GPM.
6. Menguji  keakuratan  dari  data  hujan  satelit dengan  mengetahui  nilai  RMSE,  CC  dan BIAS.
7. Melakukan koreksi data hujan satelit terhadap data  hujan  observasi  dengan  menggunakan persamaan model regresi linear, eksponensial, logaritmik  dan power. Dari  keempat  model regresi,  dipilih  salah  satunya  dengan  nilai
determinasi tertinggi.
8. Setelah  koreksi  data  hujan  maka  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  debit menggunakan  data  hujan  satelit  sebelum  dan setelah  koreksi  dengan  nilai error terkecil menggunakan Nakayasu.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  5  stasiun  meteorologi  di  Kalimantan Tengah yang menyediakan data hujan harian yaitu Stasiun  Meteorologi  Tjilik  Riwut  Palangka  Raya, Stasiun Meteorologi H. Asan Kotawaringin Timur, Stasiun Meteorologi Sanggu Barito Selatan, Stasiun Meteorologi  Beringin  Barito  Utara  dan  Stasiun Meteorologi Iskandar Pangkalan Bun.
Evaluasi  data  hujan  satelit  dilakukan  dengan  cara mencari nilai curah hujan maksimum disetiap grid dan menghitung hujan wilayah maksimumnya.

## Analisis Hidrologi
Uji  konsistensi  dilakukan  dengan  menggunakan data hujan harian maksimum hasil observasi dengan panjang data 10 tahun. Dengan jumlah data 10 tahun dan  derajat  kepercayaan  95%  maka  nilai  Q kritis =
3.605  dan  R kritis =  4.048.  Berikut  ini  adalah rekapitulasi  uji  konsistensi  pada  kelima  stasiun hujan.
Tabel 1. Uji Konsistensi Data Hujan
Stasiun Hujan Q hitung R hitung Keterangan Tjilik Riwut 1.565 1.543 Konsisten H. Asan 1.413 1.282 Konsisten Sanggu 1.071 1.071 Konsisten Beringin 2.972 2.876 Konsisten Iskandar 2.264 2.237 Konsisten Sumber: Hasil Perhitungan (2022)
Perhitungan  curah  hujan  menggunakan  metode Poligon  Thiessen  (Gambar  1)  sehingga  dihasilkan masing-masing luas pengaruh stasiun hujan (Tabel 3).
Karena  semua  stasiun  hujan  bersifat  konsisten selanjutnya  adalah  menghitung  curah  hujan wilayahnya  dari  kelima  stasiun.  Berdasarkan  luas pengaruh tiap stasiun maka didapatkan curah hujan wilayah berikut: (Tabel 3).
Tabel 2. Curah Hujan Harian Maksimum
Sumber: Data Online – Pusat Database – BMKG dan Hasil Perhitungan (2022)
Tahun
Curah Hujan Harian Maksimum (mm)
Hujan Wilayah (mm) Tjilik Riwut H. Asan Sanggu Beringin Iskandar 2011 148 91.5 105 95.4 149.5 116.412 2012 155 89.2 112.5 156.7 77.3 121.735 2013 120 107 142 39.500 152.800 102.289 2014 119.8 136 98.3 160.900 73.800 124.686 2015 148.9 103.2 100 164.6 90.1 127.297 2016 200 82.1 137.5 137.4 112.9 132.834 2017 168 86.6 121.5 142.8 94.3 123.878 2018 100 88 95.3 184.1 114.2 123.218 2019 128 153.2 112 146 100.1 132.350 2020 185.7 83.2 124.5 132.2 108.4 126.671 Luas Pengaruh (km 2 ) 31910.9 36037.4 13444.4 43464 28908.4
Evaluasi  Data  Hujan  Harian  Maksimum Wilayah  Berdasarkan  Total Grid  Satelit

## Kalimantan Tengah
Di  Kalimantan  Tengah  jumlah grid untuk  satelit TRMM adalah 206 grid dan GPM adalah 1259 grid (Gambar 2 dan Gambar 3) untuk tahun 2019. Pada setiap grid satelit tersebut dicari curah hujan harian maksimumnya  lalu  dihitung  hujan  wilayah  satelit. Berikut  adalah  rekapitulasi  hujan  wilayah  satelit (Tabel 4).
Tabel 3. Data Hujan Wilayah Satelit Berdasarkan Total Grid Tahun Data Hujan Satelit (mm) Data Hujan Wilayah Observasi (mm) TRMM GPM 2011 100.538  117.4086 116.412 2012 108.863  120.8042 121.735 2013 110.007  119.910 102.289 2014 97.714 99.090 124.686 2015 98.335  102.137 127.297 2016 93.865  109.869 132.834 2017 88.542  107.559 123.878 2018 93.818  108.036 123.218 2019 89.922  102.526 132.350 2020 Tidak Ada Data 114.116 126.671 RMSE 28.855 20.084 BIAS -20.2%  -10.04% Sumber: EarthData dan Hasil Perhitungan (2022)
Gambar 1. Poligon Thiessen Stasiun Meteorologi Kalimantan Tengah
Selanjutnya  data  hujan  satelit  tersebut  akan dikoreksi  menggunakan  model  regresi  hubungan antara data hujan satelit dan data hujan observasi.
Berikut  ini  adalah  model  regresi  dari  data  hujan wilayah  hasil  observasi  dan  data  hujan  harian maksimum  berdasarkan  total grid TRMM  untuk data tahun 2011 – 2019.
Gambar 2. Sebaran Curah Hujan Satelit TRMM Tahun 2019
Gambar 3 Sebaran Curah Hujan Satelit GPM Tahun 2019
Gambar  5. Regresi  Eksponensial  Hujan  Wilayah Hasil Observasi dan TRMM di Kal-Teng
Gambar  6. Regresi  Logaritmik  Hujan  Wilayah Hasil Observasi dan TRMM di Kal-Teng
Gambar  7. Regresi Power Hujan  Wilayah  Hasil Observasi dan TRMM di Kal-Teng
Selanjutnya  adalah  model  regresi  dari  data  hujan harian  maksimum  observasi  dan  data  hujan harian maksimum berdasarkan total grid GPM untuk data tahun 2011 – 2020.
Gambar  8. Regresi  Linear  Hujan  Wilayah  Hasil Observasi dan GPM di Kal-Teng
Gambar  9. Regresi  Eksponensial  Hujan  Wilayah Hasil Observasi dan GPM di Kal-Teng
Gambar  4. Regresi  Linear  Hujan  Wilayah  Hasil Observasi dan TRMM di Kal-Teng
Gambar  10. Regresi  Logaritmik  Hujan  Wilayah Hasil Observasi dan GPM di Kal-Teng
Gambar  11. Regresi Power Hujan  Wilayah  Hasil Observasi dan GPM di Kal-Teng
Dari model regresi yang sudah ada, maka data hujan satelit  akan  dikoreksi  menggunakan  persamaan model  regresi  dengan  nilai  R 2 yang  paling  tinggi, berikut  ini  adalah  rekapitulasi  model  regresi  data hujan satelit TRMM dan GPM.
Tabel 4. Rekapitulasi Model Regresi Data Hujan Harian Maksimum Satelit Wilayah Kal-Teng
Data Hujan Regresi R 2 Persamaan TRMM Linear 0.5233 y = -0.8811x + 209.1 Eksponensial  0.5146 y = 255.74e - 0.008x Logaritmik 0.5114 y = -86.5ln(x) + 519.11 Power 0.5019 y = 3594.2x - 0.738 GPM Linear 0.3909 y = -0.7185x + 202.44 Eksponensial  0.3833 y = 241.1e - 0.006x
Data Hujan Regresi R 2 Persamaan Logaritmik 0.3795 y = -78.15ln(x) + 490.57 Power 0.3716 y = 2794.5x - 0.665

## Sumber: Hasil Perhitungan (2022)
Nilai  determinasi  tertinggi  data  hujan  TRMM terdapat pada regresi linear (R 2 = 0.5233) dan data hujan GPM terdapat regresi linear (R 2 = 0.3909).
Tabel 5. Data Hujan Harian Maksimum Setelah
Koreksi Tahun Data Hujan Satelit Setelah Koreksi (mm) TRMM GPM 2011 120.526 117.987 2012 113.191 115.496 2013 112.184 116.160 2014 123.014 130.762 2015 122.467 129.018 2016 126.405 123.415 2017 131.095 125.109 2018 126.446 124.737 2019 129.879 128.697 2020 Tidak Ada Data 120.382 Sumber: Hasil Perhitungan (2022)
Gambar  12. Perbandingan  Data  Hujan  Wilayah Hasil  Observasi  Dengan  Data  Hujan  TRMM  dan GPM Sebelum Koreksi di Kal-Teng
Gambar  13. Perbandingan  Data  Hujan  Wilayah Hasil  Observasi  Dengan  Data  Hujan  TRMM  dan GPM Setelah Koreksi di Kal-Teng
Dari  grafik  perbandingan  serta  rekapitulasi  model regresi  linear  sebelumnya,  dalam  evaluasi  data hujan  harian  maksimum  wilayah  Kalimantan Tengah bahwa data hujan TRMM memiliki korelasi terhadap  data  hujan  observasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan  korelasi  data  hujan  GPM  terhadap data hujan observasi.

## Analisis Debit Rencana
Dalam  analisis  debit  rencana  ini  digunakan  data hujan  TRMM  saja  karena  data  TRMM  memiliki kolerasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan data hujan  GPM  terhadap  data  hujan  observasi. Perhitungan debit dilakukan dengan kala ulang 2, 5, 10,  25  dan  50  tahun.  Dilakukan  uji  kecocokan dengan  metode  Chi  Kuadrat  dan  Smirnov Komolgorov. Hasil uji kecocokan dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 6. Uji Chi-Kuadrat
Distribusi Probabili- tas χ2 χ2cr Ketera- ngan Sebelum Koreksi Setelah Koreksi Gumbel 5.991 0.44 3.78 Diterima Normal 5.991 0.44 3.78 Diterima Log Normal 5.991 0.44 0.44 Diterima Log Pearson III 5.991 0.44 2.67 Diterima Sumber: Hasil Perhitungan (2022)
Tabel 7. Uji Smirnov Komolgorov Distribusi Log Normal Data Hujan ∆P Kritis ∆P Maks Keterangan Sebelum Koreksi 0.44 0.132 Diterima Setelah Koreksi 3.8 0.125 Diterima Sumber: Hasil Perhitungan (2022)
Hujan  rencana  dihitung  menggunakan  distribusi Log  Normal  karena  memenuhi  syarat  diterimanya hasil  dari  uji  Chi  Kuadrat  Smirnov  Komolgorov. Hasil perhitungan hujan rencana di bawah ini.
Tabel 8. Hujan Rencana Log Normal Dengan Data Hujan TRMM Sebelum Koreksi Periode Ulang (T) K T Log X T X T 2 0 1.990 97.701 5 0.84 2.018 104.160 10 1.28 2.032 107.712 25 1.71 2.046 111.300 50 2.05 2.058 114.221 Sumber: Hasil Perhitungan (2022)
Tabel 9. Hujan Rencana Log Normal Dengan Data Hujan TRMM Setelah Koreksi Periode Ulang (T) K T Log X T X T 2 0 2.089 122.637 5 0.84 2.109 128.444 10 1.28 2.119 131.594 25 1.71 2.130 134.748 50 2.05 2.138 137.295 Sumber: Hasil Perhitungan (2022)
Selanjutnya  dihitung  intensitas  hujan  rencana  dan nisbah hujan jam-jamannya. Berikut ini adalah hasil rekapitulasinya (Tabel 11 dan Tabel 12).
Tabel 10. Intensitas Hujan Rencana Periode
Ulang (Tahun) Intensitas Hujan Rencana Sebelum Koreksi Setelah Koreksi 2 4.183 5.251 5 4.460 5.500 10 4.612 5.634 25 4.765 5.769 50 4.891 5.879 Sumber: Hasil Perhitungan (2022)
Tabel 11. Nisbah Hujan Jam-jaman Data Hujan Sebelum Koreksi Durasi (Jam) Periode Ulang (Tahun) 2 5 10 25 50 1 7.20 7.68 7.94 8.20 8.42 2 4.54 4.84 5.01 5.18 5.31 3 3.47 3.70 3.82 3.95 4.06 4 2.85 3.04 3.15 3.25 3.34 5 2.46 2.62 2.71 2.80 2.88 6 0.16 0.81 0.83 0.86 0.88 Sumber: Hasil Perhitungan (2022) Tabel 12. Nisbah Hujan Jam-jaman Data Hujan Setelah Koreksi Durasi (Jam) Periode Ulang (Tahun) 2 5 10 25 50 1 9.04 9.47 9.70 9.93 10.12 2 5.70 5.97 6.12 6.27 6.38 3 4.35 4.56 4.67 4.78 4.88 4 3.58 3.75 3.84 3.94 4.01 5 3.09 3.24 3.32 3.39 3.46 6 0.95 0.99 1.02 1.04 1.06 Sumber: Hasil Perhitungan (2022)
Setelah  didapatkan  nisbah  hujan  jam-jaman  pada periode  ulang  yang  telah  ditentukan  maka  akan dilakukan  analisis  debit  dengan  metode  HSS Nakayasu.  Hasil  hidrograf  debitnya  dapat  dilihat seperti pada gambar.
Gambar 14. Hidrograf Debit Data Hujan Sebelum Koreksi
Gambar  15. Hidrograf  Debit  Data  Hujan  Setelah Koreksi
Berdasarkan  gambar  di  atas  dapat  diketahui  debit maksimum tiap kala ulangnya pada tabel berikut ini.

## Tabel 13. Rekapitulasi Debit Puncak
Periode Ulang (Tahun)
Debit Puncak (m 3 /detik) Sebelum Koreksi Setelah Koreksi 2 1976.74 2549.35 5 2165.66 2670.59 10 2239.19 2736.42 25 2313.63 2801.37 50 2375.69 2854.82 Sumber: Hasil Perhitungan (2022)

## PENUTUP

## Kesimpulan
1. Data  hujan  satelit  TRMM  yang  memiliki korelasi  lebih  tinggi  terhadap  data  hujan observasi (R 2 = 0.5223) dibandingkan dengan data  hujan  satelit  GPM  terhadap  data  hujan observasi (R 2 = 0.3909) di wilayah Kalimantan Tengah.
2. Berdasarkan perhitungan debit rencana dengan metode  HSS  Nakayasu  pada  DAS  Kahayan maka  dapat  diketahui  debit  kala  ulangnya berdasarkan  data  hujan  TRMM  sebelum  dan setelah  koreksi.  Debit  kala  ulang  2,  5,  10,  25 dan 50 tahun untuk data hujan TRMM sebelum koreksi  adalah  1976.74  m 3 /detik,  2165.66 m 3 /detik,  2239.19  m 3 /detik,  2313.63  m 3 /detik dan  2375.69  m 3 /detik.  Lalu  untuk  debit  kala ulang data hujan TRMM setelah koreksi adalah 2549.35  m 3 /detik,  2670.59  m 3 /detik,  2736.42 m 3 /detik, 2801.37 m 3 /detik, 2854.82m 3 /detik.

## Saran
1. Data curah hujan satelit yang digunakan dalam penelitian  ini  hanya  terbatas  pada  data  curah hujan  satelit  TRMM  dan  GPM  saja  sehingga dapat dikembangkan kembali untuk data curah hujan satelit yang lainnya.
2. Data  curah  hujan  harian  maksimum  yang digunakan dalam penelitian ini dibatasi pada 5 stasiun  meteorologi  di  Kalimantan  Tengah, sehingga bisa dikembangkan lagi untuk stasiun hujan  lainnya  jika  data  hujan  hariannya tersedia.
3. Panjang  data  curah  hujan  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  10  tahun  yang relatif singkat, sehingga penelitian selanjutnya sebaiknya menggunakan data yang panjang.

## DAFTAR PUSTAKA
Hasan, F., Hadihardaja, I. K. & Kardhana, H., 2018. Metode Rasional Modifikasi Untuk Berbagai Kejadian  Hujan  di  Sub-DAS  Cimanyar. Universitas Widyatama, pp. 1-21.
Huffman, G. J., Bolvin, D. T. & Nelkin, E. J., 2007. The  TRMM  Multisatellite  Precipitation Analysis (TMPA): Quasi-Global, Multiyear, Combined-Sensor  Precipitation  Estimates  at
Fine Scales. Jurnal of Hydrometeorology, pp. 38-55.
NASDA,  2001. TRMM  Data  Users  Handbook.
s.l.:Earth Observation Center, National Space
Development Agency of Japan.
Ningsih, D. H. U., 2012. Metode Thiessen Polygon untuk Ramalan Sebaran Curah Hujan Periode Tertentu pada Wilayah yang Tidak Memiliki Data  Curah  Hujan. Jurnal  Teknologi
Informasi DINAMIK, pp. 154-163. Pratiwi, D. W., Sujono, J. & Rahardjo, A. P., 2017. Evaluasi  Data  Hujan  Satelit  Untuk  Prediksi Data  Hujan  Pengamatan  Menggunakan Cross  Correlation. Jakarta,  Fakultas  Teknik
Universitas Muhammadiyah Jakarta, pp. 1-11. Samosir, D. Y., Yuliara, I. M. & Prasetia, R., 2021. Perbandingan  dan  Analisis  Pola  Spasial Curah Hujan Data IMERG (Integrated Multi- Satellite  Retrievals  for  GPM)  dan  Data Observasi di Provinsi Bali. Buletin Fisika, pp. 67-76. Triatmodjo, B., 2008. Hidrologi Terapan. Yogyakarta: Beta Offset.
Vernimmen,  R.  R.  E.,  2011.  Evaluation  and  Bias
Correction  of  Satellite  Rainfall  Data  For Drought. Hydrology  and  Earth  System
Sciences, pp. 133-146.
Xu,  R.  et  al.,  2017.  Ground  validation  of  GPM IMERG  and  TRMM  3B42V7  rainfall products over southern Tibetan Plateau based on  a  high-density  rain  gauge  network.
Journal of Geophysical Research: Atmospheres, pp. 910-924.